plt.scatter(x,y,s=300,c='r',marker='^',alpha=0.5,linewidths=7,edgecolors='g') 官网: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html...
ax=plt.subplots(figsize=(10,6))# 绘制带误差线的散点图ax.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='o',label='Data')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Simple Errorbar Plot - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('X-axis')ax.set_ylabel
6))plt.errorbar(x,y,yerr=yerr,fmt='none',ecolor='green',capsize=3)plt.plot(x,y,'ro',label='Data points from how2matplotlib.com')plt.title('Errorbar Plot with Data Points')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()...
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图...
案例链接:https://matplotlib.org/gallery/lines_bars_and_markers/scatter_masked.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-scatter-masked-py importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 固定随机数种子,便于复现np.random.seed(19680801)# 生成随机数据N=100r0=0.6x=0.9*np.random.rand(N)y=0.9*np....
1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatter() 方便地执行此操作。 np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get Current ...
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
plt.plot(x,y) plt.pause(0.01) #不暂停的话,不会出现图像 plt.ioff()# 关闭实时画图 plt.show() 实时动画 #画3D图frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D x=np.random.normal(0,1,100)y=np.random.normal(0,1,100)z=np.random.normal(0,1,100)location=(x,y,z)print(x.shape,y.shape,z.shap...
(Scatter plot with linear regression line of best fit) 抖动图 (Jittering with stripplot) 计数图(Counts Plot) 边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 相关图 (Correllogram) 矩阵图 (Pairwise Plot) 偏差(Deviation) 发散型条形图 (Diverging Bars) ...
0x02 plt.scatter() 用于画散点图。 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as plt ...